RAG & Enterprise AI
Retrieval augmented generation, vector databases, embeddings, and building AI apps.
5 articles
Bloombergs Wette auf Fine-Tuning: Was jedes Unternehmen daraus über die Entscheidung RAG oder Fine-Tuning lernen kann
Bloomberg hat ein domänenspezifisches Large Language Model von Grund auf gebaut, anstatt über generische Modelle zu retrieven, und die Ergebnisse klären eine Entscheidung, die die meisten Enterprise-AI-Teams noch heute verwirrt. Die Logik hinter dieser Wahl, und wo sie für andere Organisationen nicht mehr aufgeht, ist lehrreicher als das Modell selbst.
15. Aug. 2026KI-Anwendungen prüfen, bevor Sie ihnen vertrauen: ein Playbook für die Praxis
Die meisten Teams führen KI-Anwendungen auf Basis von Demos und Anbieterversprechen ein und entdecken die Lücken erst, wenn das System in Produktion läuft. Dieses Playbook gibt Ihnen eine strukturierte Abfolge, um das Wesentliche zu testen, bevor Sie Budget, Daten oder Workflows an ein KI-Tool binden.
14. Aug. 2026KI im Unternehmenswissen verankern: ein praktisches Playbook
Generische KI gibt generische Antworten. Dieses Playbook zeigt Ihnen, wie Sie Large Language Models mit den eigenen Daten Ihrer Organisation verbinden, damit jede Antwort korrekt, konkret und tatsächlich brauchbar ist.
27. Juli 2026Fine-tuning vs. RAG: So wählen Sie den richtigen Ansatz für Ihren Use Case
Fine-tuning und Retrieval-Augmented Generation lösen unterschiedliche Probleme, und wer beides verwechselt, macht teure Fehler. Dieser Artikel erklärt, wie jeder Ansatz funktioniert, und liefert ein praktisches Framework für die Entscheidung.
13. Juli 2026Warum Ihr RAG-System in der Produktion immer wieder scheitert
Die meisten RAG-Deployments im Unternehmen sehen in der Demo beeindruckend aus und enttäuschen in der Praxis. Zwischen einem funktionierenden Prototyp und einem verlässlichen Produktivsystem liegen die eigentlichen technischen und strategischen Entscheidungen.